本文实现以下多种在线强化学习算法，每个算法都可以独立运行并测试，且在文章最后提供pytorch版本的代码实现，以下是每个算法的简要介绍：

1. Q-learning
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习算法，用于学习在不同状态下采取各种动作的值函数。

2. SARSA
SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一种在线强化学习算法，类似于Q-learning，但在学习过程中使用实际采取的动作。

3. DQN (Deep Q-Network)
DQN是一种基于深度学习的Q-learning算法，通过深度神经网络来近似值函数，提高对复杂环境的适应性。

4. Double-DQN
Double-DQN是对DQN的改进，通过解决DQN中过高估计Q值的问题，提高了算法的性能。

5. Dueling-DQN
Dueling-DQN是一种改进的DQN变体，将值函数分解为状态值和动作优势两个部分，提高学习的效率。

6. PG (Policy Gradient)
Policy Gradient是一类基于策略优化的强化学习算法，直接优化策略参数，适用于连续动作空间。

7. AC (Actor-Critic)
Actor-Critic是一种结合了策略优化和值迭代的算法，通过一个策略网络（Actor）和一个值函数网络（Critic）实现学习。

8. PPO (Proximal Policy Optimization)
PPO是一种策略优化算法，通过在优化过程中引入一定的约束，确保策略更新的稳定性。

9. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
DDPG是一种适用于连续动作空间的深度强化学习算法，使用深度神经网络学习确定性策略。

10. TD3 (Twin Delayed DDPG)
TD3是对DDPG的改进，通过使用双Q网络和延迟更新等技术提高算法的稳定性。

11. SAC (Soft Actor-Critic)
SAC是一种基于最大熵理论的策略优化算法，通过最大化环境的熵来平衡探索和利用。

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